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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于新兴技术标签库的新兴技术识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116521868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310421657.4，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于新兴技术标签库的新兴技术识别方法及系统是由刘怀兰;苗效铭;周惟为;刘宇涵设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于新兴技术标签库的新兴技术识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于技术分类识别领域，并具体公开了一种基于新兴技术标签库的新兴技术识别方法及系统，其包括：获取不同年份的新兴技术文档，进而提取时间‑技术关键词‑技术描述‑表征向量的关联文本，存入新兴技术标签库；提取待识别专利的摘要作为技术描述文本，通过文本表征模型对该技术描述文本进行表征，得到专利表征向量；将专利表征向量与新兴技术标签库中相同年份的关联文本进行匹配；分别求得专利表征向量与关联文本中表征向量的相似度，得到最大相似度；构建不同年份下的相似度统计曲线，按照对应的统计分布获取置信度足够的部分作为新兴技术。本发明解决了现有新兴技术分类方法通过专家知识标记新兴技术的问题，提升了方法的信度。

本发明授权一种基于新兴技术标签库的新兴技术识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于新兴技术标签库的新兴技术识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待研究领域不同年份的新兴技术文档；提取各新兴技术文档中的技术关键词和时间，通过技术关键词获取技术描述，通过文本表征模型对技术描述进行表征，得到表征向量，从而形成多条时间-技术关键词-技术描述-表征向量的关联文本，存入新兴技术标签库； 提取待识别专利的摘要作为技术描述文本，通过文本表征模型对该技术描述文本进行表征，得到对应的专利表征向量； 将所有专利表征向量按照年份进行分类，将专利表征向量与新兴技术标签库中相同年份的关联文本进行匹配；分别求得专利表征向量与匹配的关联文本中所有表征向量的相似度，以相似度的最大值作为该专利表征向量的最大相似度；根据获取的最大相似度，构建不同年份下的相似度统计曲线，进而选取达到预设置信度的待识别专利标识为新兴技术； 所述文本表征模型为预训练好的bert模型，所述bert模型的训练过程如下： 对新兴技术标签库中的技术描述文本进行预处理；具体为：对技术描述文本进行掩码处理，即将文本中的部分单词转换为掩码；针对被掩码的数据，将其中一部分替换为掩码标签，一部分随机替换为其他单词，剩下的保持不变；最后对文本进行补零，以满足bert模型的维度需求； 采用bert模型对预处理后的技术描述文本进行处理，同时通过交叉熵函数获得bert模型的损失并根据损失进行反向传播，从而对bert模型进行训练；当bert模型的损失满足要求时，停止训练，得到初步训练的bert模型； 获取待研究领域的专利摘要文本，采用与上述技术描述文本相同的方法，通过专利摘要文本对初步训练的bert模型再进行训练，得到训练好的bert模型； bert模型对输入文本的处理方式为： bert模型从输入文本中提取出单词信息、单词在句子中的位置信息、单词所属句子是否是第一句话的信息，并处理为三维数据；进而通过多头注意力机制将三维数据中的信息结合在一起，得到单词的表征向量；最后通过gelu激活函数将单词的表征向量映射为单词的词向量信息，将单词的词向量信息组合为文本的表征向量，即bert模型的输出信息。

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